এআই গ্লসারি

📖

শব্দ

CART (ক্লাসিফিকেশন অ্যান্ড রিগ্রেশন ট্রিস)

সিদ্ধান্ত বৃক্ষ অ্যালগরিদম যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। CART শ্রেণীবিভাগের জন্য বিভাজনের মানদণ্ড হিসেবে জিনি সূচক এবং রিগ্রেশনের জন্য গড় বর্গ ত্রুটি ব্যবহার করে।

📖

শব্দ

ID3 (ইটারেটিভ ডাইকোটোমাইজার ৩)

রস কুইনলান দ্বারা উন্নত একটি অগ্রণী সিদ্ধান্ত বৃক্ষ অ্যালগরিদম যা বিভাজন বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য তথ্য লাভ ব্যবহার করে। ID3 শুধুমাত্র শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্য এবং বহু-শ্রেণীর শ্রেণীবিভাগ লক্ষ্যগুলির সাথে কাজ করে।

📖

শব্দ

C4.5

ID3 অ্যালগরিদমের উন্নত সংস্করণ যা অনুপস্থিত বৈশিষ্ট্য এবং অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলি পরিচ্ছন্ন করে পরিচালনা করতে পারে। C4.5 অনেক মানযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলির প্রতি পক্ষপাত এড়াতে তথ্য লাভের পরিবর্তে লাভ অনুপাত ব্যবহার করে।

📖

শব্দ

পত্র (বা টার্মিনাল নোড)

একটি সিদ্ধান্ত বৃক্ষের চূড়ান্ত নোড যা আর বিভক্ত হয় না এবং চূড়ান্ত পূর্বাভাস ধারণ করে। পত্রগুলি শ্রেণীবিভাগের জন্য আউটপুট শ্রেণী বা রিগ্রেশনের জন্য অবিচ্ছিন্ন মানগুলিকে উপস্থাপন করে।

📖

শব্দ

বিভাজনের মানদণ্ড

গাছের একটি অভ্যন্তরীণ নোডে বিভাজনের গুণমান মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতি। সাধারণ মানদণ্ডগুলির মধ্যে রয়েছে তথ্য লাভ, জিনি সূচক এবং প্রকরণ হ্রাস।

📖

শব্দ

প্রুনিং (ছাঁটাই)

অল্প পূর্বাভাসমূলক শক্তি সম্পন্ন শাখাগুলি সরিয়ে একটি সিদ্ধান্ত বৃক্ষের জটিলতা হ্রাস করার কৌশল। প্রুনিং ওভারফিটিং প্রতিরোধে সাহায্য করে এবং মডেলের সাধারণীকরণ উন্নত করে।

📖

শব্দ

সিদ্ধান্ত পরিবর্তনশীল

একটি অভ্যন্তরীণ নোডে ডেটা বিভাজনের জন্য ব্যবহৃত বৈশিষ্ট্য বা গুণাবলী। সিদ্ধান্ত পরিবর্তনশীলগুলি শ্রেণীবদ্ধ (সমতার প্রয়োজন) বা সংখ্যাসূচক (থ্রেশহোল্ড তুলনার প্রয়োজন) হতে পারে।

📖

শব্দ

পরীক্ষা সেট

প্রশিক্ষণের পরে একটি সিদ্ধান্ত বৃক্ষের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত ডেটার উপসেট। মডেলের নিরপেক্ষ মূল্যায়ন নিশ্চিত করতে শিক্ষার পর্যায়ে পরীক্ষা সেট ব্যবহার করা উচিত নয়।